Cтраница 3
Формат команды задает топологию расположения функциональных полей команды в ее коде. Сущность решения задачи кодирования команд состоит в оптимальном отображении функционального базиса системы команд, заданного совокупностью множеств операций, адресных элементов и признаков, на соответствующие поля формата команд. [31]
В настоящем разделе будут рассматриваться так называемые непрерывные источники, точное определение которых будет дано ниже, и их кодирование. Отметим, что задача кодирования непрерывных источников во многом подобна задаче кодирования дискретных. Она состоит в определении важной характеристики источника - скорости создания информации. Эта характеристика представляет собой наименьшее количество двоичных символов, которыми можно в определенном смысле точно описать каждое сообщение источника. [32]
Во-вторых, в системах связи и телемеханики учитывается и изучается влияние помех на кодированное сообщение и, как правило, предполагается, что сам процесс кодирования сообщения протекает без помех. При решении же задач кодирования в ИИТ главное внимание необходимо уделять учету и изучению действия помех в процессе измерения и заботиться о его помехоустойчивости. [33]
Рассмотрим наиболее простой случай двух зависимых дискретных источников и восстановление ( кодирование) с произвольно малой вероятностью ошибки. Эта задача аналогична задаче кодирования дискретных источников равномерными кодами ( гл. [34]
В работе [ 1 23 была предложена полная система машинных признаков отдельно взятого отведения ЭКГ. В данной работе рассматривается задача совместного кодирования нескольких отведений ЭКГ из 12 стандартных, трех ортогональных и трех по Нэбу, а также пример использования машинных признаков для диагностики гипертрофии левого, и правого желудочков сердца. [35]
Будем считать, что источники кодируются независимо друг от друга. В этом предположении заключается основное отличие рассматриваемой задачи от задачи кодирования источников, рассмотренной в гл. [36]
В настоящем разделе будут рассматриваться так называемые непрерывные источники, точное определение которых будет дано ниже, и их кодирование. Отметим, что задача кодирования непрерывных источников во многом подобна задаче кодирования дискретных. Она состоит в определении важной характеристики источника - скорости создания информации. Эта характеристика представляет собой наименьшее количество двоичных символов, которыми можно в определенном смысле точно описать каждое сообщение источника. [37]
Так: как проблема кодирования измеряемых величин в процессе измерения является наиболее важной и специфической для ИИТ, рассмотрим ее более подробно с учетом перечисленных выше факторов. При этом будет выявлена также связь между этой проблемой и задачами кодирования, возникающими при обработке и передаче измерительной информации. [38]
Так как проблема кодирования измеряемых величин в процессе измерения является наиболее важной и специфической для ИИТ, рассмотрим ее более подробно с учетом перечисленных выше факторов. При этом будет выявлена также связь между этой проблемой и задачами кодирования, возникающими при обработке и передаче измерительной информации. [39]
Введены интересные новые классы кодов, исправляющих ошибки, предложены обобщения задачи кодирования источника, когда неизвестна его статистика. Весьма существен для развития теории передачи информации выдвинутый А. Н. Колмогоровым новый подход к ее основаниям. [40]
К первой группе относятся задачи начертательной и инженерной графики. Алгоритмизация этих задач совершенно необходима, так как без этого нельзя эффективно решать задачи кодирования, целесообразного преобразования цифровых моделей геометрического образа в машине и вывода результатов в виде чертежей. [41]
Рп можно рассматривать как своеобразный алфавит, однезначно соответствующий исходному алфавиту из га букв. Pi определенную последовательность элементарных сигналов ( или цифр) - этим одновременно будет решена и задача кодирования первоначального алфавита. [42]
В настоящее время, однако, в этом направлении не получено почти никаких результатов. В отличие от классической ( двухтерми-нальной) теории ПМСП для сети источников и каналов нельзя определить, решая отдельно задачи кодирования для источника и для канала. [43]
Следует отметить, что, хотя книга посвящена кодированию источников и предыдущие главы представляют собой изложение вопросов, в значительной степени изолированных от других разделов теории информации, настоящая глава сильно ( по крайней мере идейно) связана с разделом, посвященным кодированию в канале. Поэтому читателю, знакомящемуся с этой главой ( точнее с прямой теоремой кодирования), следует предварительно познакомиться с понятием кода для дискретного канала и с постановкой задачи кодирования в дискретном канале. Строго говоря, все необходимое для чтения имеется в основном тексте и приложениях. Однако предварительное знакомство с указанными вопросами желательно для ясного понимания метода, использованного в доказательстве прямой теоремы. [44]
Как было указано в § 1.2, выходом дискретной модели источника является случайная последовательность букв дискретного алфавита. Дискретная модель источника является подходящей для реальных источников, которые производят дискретные данные, а также для непрерывных источников, выход которых превращается в дискретные данные с помощью таких операций, как выборка и квантование. Настоящая глава посвящена задаче кодирования ( и декодирования) для математических моделей дискретных источников, определяемых как случайные последовательности. Построение математической модели реального источника является задачей более трудной и ее решение связано с детальным изучением внутренних закономерностей источника и их использованием; такое построение модели не может быть грамотно выполнено абстрактным образом. [45]